AI ਅਚਾਨਕ ਹਰ ਪਾਸੇ ਕਿਉਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ?

ਡਿਫੌਲਟ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦਾ ਅਦਿੱਖ ਹੱਥ

ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਉੱਥੇ ਹੋਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ ਸੀ। ਇੱਕ ਸਵੇਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਈਮੇਲ ਖੋਲ੍ਹੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਆਈਕਨ ਨੇ ਤੁਹਾਡਾ ਜਵਾਬ ਲਿਖਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ। ਤੁਸੀਂ ਫੋਟੋ ਲੈਣ ਲਈ ਆਪਣਾ ਫੋਨ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਅਤੇ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਖਾਈ ਦਿੱਤਾ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਰੈਸਿਪੀ ਖੋਜੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲਿੰਕਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਇੱਕ ਸਾਰ ਨੇ ਲੈ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ‘ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦੇ ਸੀ। ਇਹ ਡਿਫੌਲਟ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਦਾ ਯੁੱਗ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਹਰ ਪਾਸੇ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਸਿਸਟਮ ਅਚਾਨਕ ਸੰਪੂਰਨ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੇ ਯੁੱਗ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲ ਚੁੱਕੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਲੌਗਇਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ। ਹੁਣ, ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਹਨਾਂ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰਚ ਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਆਪਟ-ਇਨ ਟੂਲ ਤੋਂ ਡਿਫੌਲਟ ਫੀਚਰ ਤੱਕ ਦਾ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਮੌਜੂਦਾ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਪਲੇਅ ਹੈ ਜੋ ਦਿੱਖ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਨਾ। ਸਰਵਵਿਆਪਕਤਾ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਤਰਕ ਜਾਂ ਸੋਚ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਛਾਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ।

ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਮੌਜੂਦਗੀ ਇੱਕ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਘਿਰਿਆ ਹੋਇਆ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਵਰਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ, ਤੁਹਾਡੀ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਮੋਬਾਈਲ ਕੀਬੋਰਡ ਸਾਰੇ ਅਗਲੇ ਤਿੰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇੱਕ ਮੰਜ਼ਿਲ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ। ਇਹ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਹੌਲੀ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਕਰਵ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਮਜਬੂਰਨ ਏਕੀਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਪਸੰਦ ਦੇ ਰਵਾਇਤੀ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਅਰਬਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਰਾਹ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ, ਟੈਕ ਦਿੱਗਜ ਸੱਟਾ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਸਹੂਲਤ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਗਲਤੀ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਹੋਵੇਗੀ। ਟੀਚਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਸਪੈੱਲ ਚੈਕਰ ਜਿੰਨਾ ਹੀ ਆਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਹਮਲਾਵਰ ਰੋਲਆਊਟ ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਟੂਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਾ ਨੂੰ ਵੀ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਮਜਬੂਰਨ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਪਡੇਟ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਗੇ ਕਿ ਅਸੀਂ ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਪਸੰਦ ਤੋਂ ਏਕੀਕਰਣ ਤੱਕ ਦਾ ਬਦਲਾਅ

ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ, ਐਡਵਾਂਸਡ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਜਾਣ ਜਾਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਸੀ। ਉਹ ਰਗੜ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਸੀ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਸੀ ਕਿ ਸਿਰਫ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਹੀ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਉਹ ਰੁਕਾਵਟ ਗਾਇਬ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਅੱਜ, ਏਕੀਕਰਣ ਸਿਸਟਮ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ Microsoft ਲੈਪਟਾਪ ਕੀਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਕੁੰਜੀ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਜਾਂ Apple ਆਪਣੇ ਮੋਬਾਈਲ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਕੋਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਾਈਟਿੰਗ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਟੱਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਫੌਲਟ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤੱਥ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਦੇ ਵੀ ਆਪਣੀਆਂ ਫੈਕਟਰੀ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੇ। ਜੇਕਰ ਸਰਚ ਬਾਰ ਡਿਫੌਲਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਸਾਰ ‘ਤੇ ਸੈੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਲੋਕ ਉਹੀ ਵਰਤਣਗੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਟੈਂਡਅਲੋਨ ਐਪ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਏਕੀਕਰਣ ਇਸ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਦੂਜਾ ਅੱਧ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਿਰਫ ਸਕ੍ਰੀਨ ਦੇ ਪਾਸੇ ਇੱਕ ਚੈਟ ਬਾਕਸ ਨਹੀਂ ਜੋੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਮੌਜੂਦਾ ਬਟਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੁਣ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਟਨ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਕਾਲਿੰਗ ਐਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਮੀਟਿੰਗ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਅਤੇ ਡਰਾਉਣੇ ਜੋੜ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮੌਜੂਦਾ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਬੋਧਾਤਮਕ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਟੂਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਉਹ ਟੂਲ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਚੁਸਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣ ਦੀ ਵੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਬੋਟ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਈਮੇਲ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਸ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਅਸਫਲ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਸਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਵੇ। ਵਿਆਪਕ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਹ ਤੰਗ ਫੋਕਸ ਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਾਡੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜੀਵਨ ਦੇ ਹਰ ਕੋਨੇ ਵਿੱਚ ਇੰਨੀ ਜ਼ਿੱਦੀ ਕਿਉਂ ਲੱਗਦੀ ਹੈ।

ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਅਰਬਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ

ਇਸ ਰੋਲਆਊਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬੇਮਿਸਾਲ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਜਿਸ ਗਤੀ ਨਾਲ ਵਾਪਰਿਆ ਹੈ। ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਨਵੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਰਬ ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਵਿੱਚ ਸਾਲ ਜਾਂ ਦਹਾਕੇ ਲੱਗ ਗਏ। ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗਿਆ। ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਨੂੰ ਕਿਫਾਇਤੀ ਬਣਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗਿਆ। ਪਰ ਇਸ ਨਵੀਂ ਲਹਿਰ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਸਰਵਰ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫਾਈਬਰ ਆਪਟਿਕ ਕੇਬਲ ਵਿਛਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਪਡੇਟਸ ਰਾਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਇੱਕ ਦੁਪਹਿਰ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਫੀਚਰ ਪੁਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਨੁਭਵ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਟੋਕੀਓ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ, ਲੰਡਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ, ਅਤੇ ਨਿਊਯਾਰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੈਨੇਜਰ ਸਾਰੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਆਪਣੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਨਵੇਂ ਬਟਨ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਮੂਹਿਕ ਭਾਵਨਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੁਨੀਆ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਬਦਲ ਗਈ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀਆਂ ਅਸਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਪਹੁੰਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵੀ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸਹਾਇਤਾ ਮਹਿੰਗੀ ਜਾਂ ਦੁਰਲੱਭ ਹੈ, ਇਹ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਟੂਲ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜੋ ਕਦੇ ਵੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮ ਦਾ ਖਰਚਾ ਨਹੀਂ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਸਨ, ਹੁਣ ਕਾਪੀ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਲੋਗੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਫੌਲਟ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਸਾਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਫੈਸਲਾ ਹਰ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਦਾ ਕੇਂਦਰੀਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਗਲੋਬਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਧੇਰੇ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਲਿਖਣ, ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਇੱਕ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਤਰੀਕੇ ਵੱਲ ਇੱਕ ਕਦਮ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਡਿਫੌਲਟ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਦੁਨੀਆ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿਣਾ

ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਦਿਨ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਤੁਸੀਂ ਜਾਗਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਫੋਨ ਚੈੱਕ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਖਬਰਾਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਖੁੰਝੇ ਹੋਏ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਪੂਰਾ ਟੈਕਸਟ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਦੇ, ਤੁਸੀਂ ਸਾਰ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਦਿਨ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਗੱਲਬਾਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਡੈਸਕ ‘ਤੇ ਬੈਠਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਈਮੇਲ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਟਾਈਪ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਤੁਹਾਡਾ ਵਾਕ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਬ ਦਬਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਸਵੇਰ ਦੀ ਮੀਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ, ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਾਲ ਖਤਮ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਐਕਸ਼ਨ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਇਨਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਨੋਟਸ ਨਹੀਂ ਲਏ, ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਲਏ। ਦੁਪਹਿਰ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਦਸ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਇੱਕ ਸਿੰਥੇਸਾਈਜ਼ਡ ਰਿਪੋਰਟ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹੋ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਕਾਰਵਾਈ ਤੇਜ਼ ਹੈ, ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਇੱਕ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਦੁਆਰਾ ਵਿਚੋਲਗੀ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਉਲਝਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਪਰ ਕੀ ਇਹ ਪਰਿਪੱਕ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਮੀਟਿੰਗ ਦਾ ਸਾਰ ਕਿਸੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੂਖਮਤਾ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਈਮੇਲ ਸੁਝਾਅ ਥੋੜਾ ਰੋਬੋਟਿਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਕਸਰ ਗਤੀ ਦੀ ਖਾਤਰ ਇਸਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਰਵਵਿਆਪਕਤਾ ਟੂਲ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਦਬਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲਿਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸਦਾ ਸਾਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਆਦਤਾਂ ਨੂੰ ਸੂਖਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਸ਼ਕਤੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਬੱਸ ਉੱਥੇ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਰ ਕੰਮ ਲਈ ਡਿਫੌਲਟ ਵਿਕਲਪ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਿਰੋਧ ਦਾ ਮਾਰਗ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਡੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਸੰਪਾਦਕ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ।

ਸ਼ਾਮ ਨੂੰ, ਏਕੀਕਰਣ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਟ੍ਰੇਲਰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸ਼ਾਪਿੰਗ ਐਪ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਹਨਾਂ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੇਖਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਪੂਰੀ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਣ ਕੋਈ ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਉਹ ਮਾਧਿਅਮ ਹੈ ਜਿਸ ਰਾਹੀਂ ਤੁਸੀਂ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਸਾਰ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਏਕੀਕਰਣ ਦਾ ਇਹ ਪੱਧਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਤਕਨੀਕੀ ਸਫਲਤਾ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹਰ ਸੰਭਵ ਮੌਕੇ ‘ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਹੋਣ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਕਲਪ ਹੈ।

ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ ਨਵਾਂ ਮਿਆਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਇੱਕ ਤਾਲਮੇਲ ਵਾਲੇ ਯਤਨ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ।

ਨਿਰੰਤਰ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਕੀਮਤ

ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਤੇਜ਼ ਰੋਲਆਊਟ ਲਈ ਸੰਦੇਹਵਾਦ ਦਾ ਇੱਕ ਪੱਧਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਐਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਹੋਣ ਦੀਆਂ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਕੀ ਹਨ? ਪਹਿਲੀ ਚਿੰਤਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੁਝਾਅ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਲਿਖ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਖੋਜ ਰਹੇ ਹੋ। ਜਦੋਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇੱਕ ਡਿਫੌਲਟ ਸੈਟਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਕਸਰ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਹਾਂ ਕਿ ਹਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਹਰ ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ? ਊਰਜਾ ਦਾ ਸਵਾਲ ਵੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਰਵਾਇਤੀ ਖੋਜ ਜਾਂ ਵਰਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਬਿਜਲੀ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਟੂਲ ਅਰਬਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਡਿਫੌਲਟ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸਾਡੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਡਿਜੀਟਲ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਪੈਰਾਂ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਈਮੇਲ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਜਾਂ ਕਰਿਆਨੇ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣ ਵਰਗੇ ਸਧਾਰਨ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਵਾਲ ਹੁਨਰ ਦੇ ਖਾਤਮੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਅਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ? ਜੇਕਰ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਹਮੇਸ਼ਾ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਅਸੀਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ? ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬੋਧਾਤਮਕ ਡੂੰਘਾਈ ਦਾ ਵਪਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਸਾਨੂੰ ਆਰਥਿਕ ਲਾਗਤ ‘ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫੀਚਰ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਗਾਹਕੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਲਾਗਤ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਕੀਮਤਾਂ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਹਮਲਾਵਰ ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗਾ। ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਮਝ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਲਿਜਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਕੀ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਕੀ ਇੱਕ ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਸਾਰ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਰਿਕਾਰਡ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ? ਇਹ ਉਹ ਸਵਾਲ ਹਨ ਜੋ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਲਹਿਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ AI ਕਹਾਣੀ, ਟੂਲ, ਰੁਝਾਨ ਜਾਂ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਆਪਣਾ ਲੇਖ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਭੇਜੋ — ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸੁਣਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਾਂਗੇ।

ਆਧੁਨਿਕ ਸਟੈਕ ਦੇ ਹੁੱਡ ਦੇ ਹੇਠਾਂ

ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਲਈ, AI ਦੀ ਸਰਵਵਿਆਪਕਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸਥਾਨਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵੱਲ ਇੱਕ ਕਦਮ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਨਵੇਂ ਲੈਪਟਾਪਾਂ ਅਤੇ ਫੋਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁਣ ਡਿਵਾਈਸ ‘ਤੇ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਿਊਰਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਖੰਡਿਤ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਜੋ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਵਾਲੇ ਫੋਨ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਬਜਟ ਮਾਡਲ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡਿਜੀਟਲ ਪਾੜਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੁਣ ਵੱਡੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਵਾਲੇ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ APIs ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਤੇਜ਼ ਹਨ ਪਰ ਘੱਟ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਏਕੀਕਰਣਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਵਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਕਿੱਥੇ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

API ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟੋਕਨ ਲਾਗਤਾਂ ਡੂੰਘੇ ਏਕੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਟੂਲ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਕ ਐਂਡ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਪੀਕ ਘੰਟਿਆਂ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਹੌਲੀ ਜਾਂ ਘੱਟ ਸਹੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਗੀਕ ਸੈਕਸ਼ਨ ਪਲੰਬਿੰਗ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਦੇ ਹੋ? ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਬਿਨਾਂ ਨੋਟਿਸ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਅਸੀਂ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲੇਅਰਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬੈਠਦੀਆਂ ਹਨ, ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ-ਔਗਮੈਂਟਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਥਾਨਕ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਲਈ ਟੀਚਾ ਡਿਫੌਲਟ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਅਤੇ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

• ਮਾਡਲ ਵੇਟਸ ਦੀ ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਸਚੇਤ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਆਰ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ।
• API ਰੇਟ ਲਿਮਿਟਿੰਗ ਅਕਸਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਮੌਜੂਦ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ

ਹਰ ਐਪ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਅਚਾਨਕ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਆਪਣੇ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚ ਗਈ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦਿੱਖ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹਾਂ। ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਡੀਆਂ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ‘ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਟੈਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਚਾਲ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਉਹ ਪਿੱਛੇ ਨਾ ਰਹਿ ਜਾਣ। ਉਹ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਨਾਲੋਂ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਹ ਸੱਟਾ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਨਿਰਦੋਸ਼ ਹੋਣ ਨਾਲੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਣਾ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਭਰਮਾਂ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਜੇ ਵੀ ਸਿੱਖ ਰਹੀ ਹੈ। ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਜੋ ਸਰਵਵਿਆਪਕਤਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਉਹ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੇ ਜਾਣ ਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਹੈ।

ਇਸ ਯੁੱਗ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੀ ਉਤਪਾਦ ਹੈ। ਸਰਚ ਬਾਰ ਅਤੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, Google ਅਤੇ Microsoft ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸ ਨਵੀਂ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਵਾਲ ਇਹ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਮਜਬੂਰਨ ਏਕੀਕਰਣ ਮਨੁੱਖੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਾਧੇ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਡਿਜੀਟਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੱਲ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਾਂ, ਫੋਕਸ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਜਾਵੇਗਾ। ਫਿਲਹਾਲ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁਨਰ ਡਿਫੌਲਟ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਦੇਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਕਦੋਂ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇੱਥੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਡੇ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਅੰਤਿਮ ਭੂਮਿਕਾ ਅਜੇ ਵੀ ਲਿਖੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਦੇ ਮਾਲਕ ਬਣੇ ਰਹਾਂਗੇ, ਜਾਂ ਕੁਝ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਡਿਫੌਲਟ ਸਾਡੀ ਡਿਜੀਟਲ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਗੇ?

Editor’s note: We created this site as a multilingual AI news and guides hub for people who are not computer geeks, but still want to understand artificial intelligence, use it with more confidence, and follow the future that is already arriving.

ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਮਿਲੀ ਜਾਂ ਕੁਝ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ।